Přechod z Tensorflow na Jax může představovat několik výzev:
1. křivka učení: JAX je postaven na paradigmatu funkčního programování, které může být neznámé pro vývojáře zvyklé na objektově orientovaný přístup TensorFlow. To vyžaduje významné přizpůsobení stylu kódování a porozumění pojmům, jako je neměnitelnost a čisté funkce [5].
2. Dokumentace a podpora komunity: Zatímco Jax získává popularitu, její dokumentace a podpora komunity nejsou tak zralé jako TensorFlow. To může pro nové uživatele ztěžovat najít zdroje a řešení problémů [5].
3. Převod modelů: Neexistuje žádná přímá knihovna pro převod modelů Tensorflow přímo na JAX. Uživatelé možná budou muset ručně přepsat své modely nebo používat nepřímé metody, jako je převod na ONNX, i když to pro Jax zatím není plně podporováno [3].
4. Optimalizace výkonu: JAX nabízí vysoký výkon, zejména s kompilací a vektorizované operace (VMAP). Dosažení optimálního výkonu však vyžaduje porozumění těmto vlastnostem a jak je efektivně aplikovat, což může být náročné [5].
5. Integrace do existujícího ekosystému: Tensorflow má velký ekosystém knihoven a nástrojů. Jax, i když kompatibilní s některými komponenty tensorflow (např. Pravděpodobnost Tensorflow na JAX), může vyžadovat další nastavení nebo vlastní integraci pro určité funkce [7].
6. Kompatibilita hardwaru: JAX je zvláště vhodný pro TPUS, ale uživatelé bez přístupu k nim mohou najít menší výhodu oproti TensorFlow nebo Pytorch, které jsou šetrnější k GPU [5].
Celkově, zatímco JAX nabízí významné výhody, pokud jde o rychlost a flexibilitu, přechod z Tensorflow zahrnuje překonání těchto technických a ekosystémových výzv.
Citace:[1] https://discuss.ai.google.dev/t/is-google-replacing-tingorflow-with-jax/18015
[2] https://www.assemblyai.com/blog/pytorch-vs-tisorflow-in-2023/
[3] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-here-amodule-to-convert-a-tingorflow-nn-to-jax
[4] https://keras.io/guides/migrating_to_keras_3/
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1b08qv6/d_is_it_worth_switching_to_jax_from/
[6] https://github.com/pytorch/pytorch/issues/41857
[7] https://www.tenssorflow.org/probability/examples/tensorflow_probability_on_jax
[8] https://docs.jax.dev/en/latest/installation.html
[9] https://softwaremill.com/ml-engineer-coparison-of-Pytorch-tingorflow-jax-and-flax/